Учебная работа № /7234. «Контрольная Численная обработка данных одномерной выборки, задание 13
Учебная работа № /7234. «Контрольная Численная обработка данных одномерной выборки, задание 13
Содержание:
m = 4; n = 1
13.1. Численная обработка данных одномерной выборки
Выборка X объемом N = 100 измерений задана таблицей:
Выборка Х объемом N = 100 измерений задана таблицей:
5 13 25 25 19 10 3
где − результаты измерений, − частоты, с которыми встречаются значения , .
13.1.1. Постройте полигон относительных частот
13.1.2. Вычислите среднее выборочное , выборочную дисперсию и среднее квадратическое отклонение .
13,1.3. По критерию проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности при уровне значимости .
Примечание. Для расчетов и рекомендуется перейти к условным значениям и, взяв за ложный нуль cx значение с наибольшей частотой, использовать суммы
13.2. Построение уравнения прямой регрессии
Двумерная выборка результатов совместных измерений признаков х и у объемом N =100 измерений задана корреляционной таблицей:
y1 y2 y3 y4 y5
x1 2 3 – – – 5
x2 3 8 2 – – 13
x3 – 12 13 – – 25
x4 – – 12 13 – 25
x5 – – 9 10 – 19
x6 – – 3 6 1 10
x7 – – – 1 2 3
5 23 39 30 3 N = 100
где
13.2.1. Найти и у для выборки
уj y1 y2 y3 y4 y5
5 23 39 30 3
(Расчеты Y и у можно провести аналогично расчетам и х в задаче 9.1.2).
13.2.2. Построить уравнение прямой регрессии Y на X в виде ух = ах + b, и х следует взять из задачи 9.1.2.
13.2.3. На графике изобразить корреляционное поле, то есть нанести точки и построить прямую ух =ах + b.
Двумерная выборка результатов совместных измерений признаков x и y объемом N = 100 измерений задана корреляционной таблицей:
y1 y2 y3 y4 y5
x1 2 3 – – – 5
x2 3 8 2 – – 13
x3 – 12 13 – – 25
x4 – – 12 13 – 25
x5 – – 9 10 – 19
x6 – – 3 6 1 10
x7 – – – 1 2 3
5 23 39 30 3 N = 100
где ,
13.2.1. Найти и для выборки
уj y1 y2 y3 y4 y5
5 23 39 30 3
13.2.2. Построить уравнение линейной регрессии Y на X в виде , и следует взять из решения задачи 1.2.
13.2.3. На графике изобразить корреляционное поле, то есть нанести точки ( ) и построить прямую .
Примечание. Уравнение регрессии сначала рекомендуется найти в виде
,
где – выборочный коэффициент корреляции, для расчета которого можно воспользоваться методом четырех полей.
Выдержка из похожей работы
Курсовая работа
на тему:
Исследование алгоритмов распознавания регистрационных номеров автомобилей
Специальность 090105 «Комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем»
Группа БАС-081
Обозначение курсового проекта
КР-СевКавГТУ-081028-11
Проектировал Н,Е, Киселёв
Руководитель работы Р,А, Воронкин
Ставрополь, 2011
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
ГОУ ВПО «Северокавказский государственный технический университет»
Факультет информационных технологий и телекоммуникаций
Кафедра «Защита информации»
«УТВЕРЖДАЮ»
Заведующий кафедрой
А, Ф, Чипига
Задание на курсовую работу
Студент Киселёв Никита Евгеньевич группа БАС-081
1, Тема: Исследование алгоритмов распознавания регистрационных номеров автомобилей утверждена приказом по СевКавГТУ №
2 Срок представления проекта к защите « 20 » июня 2011 г,,
3 Исходные данные для проектирования:
Компьютер на базе процессора Intel/AMD с тактовой частотой не менее 1,8 ГГц;
оперативная память не менее 256 Мб, рекомендуется 1024 Мб и выше; монитор с экранным разрешением не менее 1024×768, рекомендуется LCD-монитор 17-19”;
операционная система Microsoft Windows XP SP3 и выше
4 Содержание пояснительной записки
4,1 Диагностический анализ процесса распознавания регистрационных номеров автомобилей
4,2 Реализация алгоритмов распознавания регистрационных номеров автомобилей
4,3 Рабочая документация программного продукта
4,4 Заключение
4,5 Библиографический список
4,6 Другие разделы проекта: Приложения (по необходимости)
Дата выдачи задания «13» 2011 г,
Руководитель проекта Р,А, Воронкин
Задание принял к исполнению: Н,Е, Киселёв
Содержание
Содержание
Введение
1, Обзор математических методов распознавания
1,1 Распознавание скелетных образов
1,2 Фонтанное преобразование
1,3 Адаптивное распознавание
1,4 Нейронные сети
1,5 Резюме
2, Программа распознавания автомобильного номерного знака
2,1 Общая архитектура
2,2 Детальное описание алгоритмов
2″
